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[發(fā)明專(zhuān)利]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和云計(jì)算的汽車(chē)鋰電池動(dòng)態(tài)充電保護(hù)系統(tǒng)在審

專(zhuān)利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 202110014864.9 申請(qǐng)日: 2021-01-06
公開(kāi)(公告)號(hào): CN112865220A 公開(kāi)(公告)日: 2021-05-28
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 趙澤盟;楊超;李康康 申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人: 江蘇驥馳聚能汽車(chē)科技有限公司
主分類(lèi)號(hào): H02J7/00 分類(lèi)號(hào): H02J7/00;H02H7/18;H02J7/34;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 暫無(wú)信息 代理人: 暫無(wú)信息
地址: 215000 江蘇省蘇州*** 國(guó)省代碼: 江蘇;32
權(quán)利要求書(shū): 查看更多 說(shuō)明書(shū): 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 基于 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 計(jì)算 汽車(chē) 鋰電池 動(dòng)態(tài) 充電 保護(hù) 系統(tǒng)
【說(shuō)明書(shū)】:

發(fā)明提供的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和云計(jì)算的汽車(chē)鋰電池動(dòng)態(tài)充電保護(hù)系統(tǒng),本發(fā)明提供的技術(shù)方案中,通過(guò)預(yù)設(shè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型動(dòng)態(tài)生成第一充電閾值電壓,所述第一充電閾值電壓可以根據(jù)電池自身的損耗情況來(lái)進(jìn)行調(diào)整,同時(shí)引入權(quán)重因子對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出結(jié)果進(jìn)行修正,使所述輸出結(jié)果可以動(dòng)態(tài)貼合每個(gè)電池自身實(shí)際情況,使得動(dòng)態(tài)保護(hù)更加準(zhǔn)確和更具適應(yīng)性,大大提高了電池的壽命,此外,采用云計(jì)算技術(shù),提高了數(shù)據(jù)獲取的可靠性和兼容性,同時(shí)也降低了計(jì)算成本。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及電池充電動(dòng)態(tài)保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和云計(jì)算的汽車(chē)鋰電池動(dòng)態(tài)充電保護(hù)系統(tǒng)。

背景技術(shù)

目前電池(例如手機(jī)鋰電池、汽車(chē)鋰電池、鉛酸電池等)一般具有充電保護(hù)功能以及快充功能,但是目前的充電方案一般是先采用快充功能將電池充電到80%左右,然后采用緩慢充電的方式進(jìn)行“充電保護(hù)”,可以對(duì)充電電池進(jìn)行充電保護(hù)。

但是上述功能一方面僅僅對(duì)充電電池進(jìn)行了較為死板的保護(hù),沒(méi)有考慮到充電電池自身的損耗,充電保護(hù)誤差較大,導(dǎo)致無(wú)法對(duì)電池進(jìn)行有效充電保護(hù),另一方面,對(duì)于汽車(chē)鋰電池,需要采用充電樁進(jìn)行充電,而此方法增加了充電樁的負(fù)擔(dān),尤其對(duì)于現(xiàn)在流行的充電樁,其本身也具有儲(chǔ)電功能,在對(duì)汽車(chē)鋰電池進(jìn)行充電時(shí),需要隨時(shí)調(diào)節(jié)充電電壓,并且隨時(shí)調(diào)整充電功率,無(wú)疑對(duì)充電樁本身造成了損壞,因此目前的“充電保護(hù)”不夠完善,并且針對(duì)汽車(chē)鋰電池的充電保護(hù)僅僅是將風(fēng)險(xiǎn)從消費(fèi)端轉(zhuǎn)嫁到充電樁廠家,沒(méi)有從根本上解決充電保護(hù)的問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的問(wèn)題,本發(fā)明的第一方面實(shí)施例提供一種電池充電動(dòng)態(tài)保護(hù)方法,包括:

獲取電池的充電信息,所述充電信息包括剩余可循環(huán)次數(shù)數(shù)據(jù)、充電次數(shù)數(shù)據(jù)以及每次充電時(shí)長(zhǎng)信息;

將所述充電信息輸入至預(yù)設(shè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出第一充電閾值電壓;通過(guò)所述充電信息生成第二充電閾值電壓;所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是利用同一類(lèi)型不同電池的充電信息訓(xùn)練得到;

在所述電池通過(guò)一充電電源充電過(guò)程中,若所述電池的充電電壓低于所述第一充電閾值電壓,觸發(fā)產(chǎn)生第一脈沖電流,若所述電池的充電電壓達(dá)到所述第二充電閾值電壓,觸發(fā)產(chǎn)生第二脈沖電流;其中,

所述第一脈沖電流用于觸發(fā)一儲(chǔ)能裝置耦接所述電池,所述第二脈沖電流用于觸發(fā)所述儲(chǔ)能裝置耦接所述充電電源。

在優(yōu)選的實(shí)施例中,通過(guò)所述充電信息生成第二充電閾值電壓,包括:

基于所述剩余可循環(huán)次數(shù)數(shù)據(jù)與設(shè)定總循環(huán)次數(shù)數(shù)據(jù)的比值以及快沖加速區(qū)間,生成當(dāng)前剩余可循環(huán)次數(shù)對(duì)應(yīng)的可快沖區(qū)間;

基于可快充區(qū)間的最大值生成所述第二充電閾值電壓。

在優(yōu)選的實(shí)施例中,還包括:建立所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

在優(yōu)選的實(shí)施例中,所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型。

在優(yōu)選的實(shí)施例中,還包括:

結(jié)合專(zhuān)家模型從專(zhuān)家?guī)熘蝎@取對(duì)應(yīng)充電總時(shí)長(zhǎng)的打分?jǐn)?shù)據(jù);

根據(jù)所述打分?jǐn)?shù)據(jù)結(jié)合預(yù)設(shè)的打分?jǐn)?shù)據(jù)與權(quán)重因子的對(duì)應(yīng)關(guān)系表,確定對(duì)應(yīng)的權(quán)重因子;

利用所述權(quán)重因子修正所述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的輸出結(jié)果。

本發(fā)明第二方面實(shí)施例提供一種電池充電動(dòng)態(tài)保護(hù)裝置,包括:

充電信息獲取模塊,獲取電池的充電信息,所述充電信息包括剩余可循環(huán)次數(shù)數(shù)據(jù)、充電次數(shù)數(shù)據(jù)以及每次充電時(shí)長(zhǎng)信息;

閾值電壓生成模塊,將所述充電信息輸入至預(yù)設(shè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出第一充電閾值電壓;通過(guò)所述充電信息生成第二充電閾值電壓;所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是利用同一類(lèi)型不同電池的充電信息訓(xùn)練得到;

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